Jimeng API

🎨 免费的AI图像和视频生成API服务 - 基于即梦AI（国内站）和dreamina（国际站）的逆向工程实现。

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✨ 特性

🎨 AI图像生成: 支持多种模型和分辨率（默认2K，支持4K，1K）
🖼️ 图生图合成: 支持本地图片或者图片URL
🎬 AI视频生成: 支持文本到视频生成，增加国内站图生视频的本地图片上传功能
🌐 国际站支持: 新增对即梦国际站（dreamina）文生图以及图生图API的支持，有问题提issue
🔄 智能轮询: 自适应轮询机制，优化生成效率
🛡️ 统一异常处理: 完善的错误处理和重试机制
📊 详细日志: 结构化日志记录，便于调试
🐳 Docker支持: 容器化部署，开箱即用
⚙️ 日志级别控制: 可通过配置文件动态调整日志输出级别

⭐ Star History

⚠ 风险警告

此项目属于研究交流学习性质，不接受任何资金捐助和金钱交易！
仅限自用和个人研究，避免对官方造成服务压力，否则轻者可能封号，重者可能触犯法律！
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✨ 新功能亮点

📐 ratio和resolution参数支持

现在通过ratio和resolution两个参数来共同控制图像尺寸，这提供了更高的灵活性。程序内resolution默认设置为2k。

curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{
    "model": "jimeng-4.5",
    "prompt": "美丽的少女，胶片感",
    "ratio": "4:3",
    "resolution": "2k"
  }'

支持的resolution: 1k, 2k, 4k

支持的ratio: 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 21:9

🚀 快速开始

sessionid获取

国内站 (即梦)、国际站 (dreamina)获取sessionid的方法相同，见下图。

注意1: 国内站和国际站接口相同，但需要通过不同的前缀来区分：

国内站：直接使用sessionid，如 Bearer your_session_id

美国站：需要添加 us- 前缀，如 Bearer us-your_session_id

香港站：需要添加 hk- 前缀，如 Bearer hk-your_session_id

日本站：需要添加 jp- 前缀，如 Bearer jp-your_session_id

新加坡站: 需要添加 sg- 前缀，如 Bearer sg-your_session_id

注意2: 支持在 Token 中绑定代理（HTTP/SOCKS5等），详见 Token 绑定代理功能。

注意3: 国内站和国际站现已同时支持文生图和图生图，国际站添加nanobanana和nanobananapro模型。

注意4: 国际站使用nanobanana模型时的分辨率规则:

美国站 (us-): 生成的图像固定为 1024x1024 和 2k 清晰度，忽略用户传入的 ratio 和 resolution 参数

香港/日本/新加坡站 (hk-/jp-/sg-): 强制使用 1k 清晰度，但支持自定义 ratio 参数（如 16:9、4:3 等）

环境要求

Node.js 18+
npm 或 yarn
Docker (可选)

安装部署

方式一：docker镜像拉取和更新（推荐）

拉取命令

docker run -d \
  --name jimeng-api \
  -p 5100:5100 \
  --restart unless-stopped \
  ghcr.io/iptag/jimeng-api:latest

更新命令

docker run --rm \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  containrrr/watchtower \
  --run-once jimeng-api

方式二：直接运行

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd jimeng-api

# 安装依赖
npm install

# 编译文件
npm run build

# 启动服务
npm run dev

方式三：Docker部署（推荐）

🚀 快速启动

# 使用docker-compose
docker-compose up -d

# 或者手动构建和运行
docker build -t jimeng-api .

docker run -d \
  --name jimeng-api \
  -p 5100:5100 \
  --restart unless-stopped \
  jimeng-api

🔧 常用命令

# 重新构建并启动
docker-compose up -d --build

# 查看服务日志
docker logs jimeng-api

# 停止服务
docker-compose down

# 进入容器调试
docker exec -it jimeng-api sh

📊 Docker镜像特性

✅ 多阶段构建：优化镜像大小（170MB）
✅ 非root用户：增强安全性（jimeng用户）
✅ 健康检查：自动监控服务状态
✅ 统一端口：容器内外均使用5100端口
✅ 日志管理：结构化日志输出

配置说明

`configs/dev/service.yml`

name: jimeng-api
route: src/api/routes/index.ts
port: 5100

`configs/dev/system.yml`

requestLog: true
debug: false
log_level: info # 日志级别: error, warning, info(默认), debug

🤖 Claude Code Skill

本项目提供了一个专用的 Claude Code Skill,方便在 Claude Code 中快速调用即梦API生成图片。

功能特性

🎯 快速生成: 直接在对话中使用即梦API生成图片
📁 自动保存: 生成的图片自动保存到项目的 /pic 目录
🔄 格式转换: 自动将 WebP 格式转换为 PNG
🎨 双模式支持: 支持文生图和图生图两种模式
⚙️ 可配置参数: 支持自定义比例、分辨率、模型等参数

安装方法

确保 jimeng-api 服务正在运行:

# 使用 Docker 启动服务
docker-compose up -d
# 或
docker run -d --name jimeng-api -p 5100:5100 ghcr.io/iptag/jimeng-api:latest

将 skill 复制到 Claude Code 的 skills 目录:

# 复制到用户级别的全局 skills 目录
cp -r jimeng-api ~/.claude/skills/

# 或者复制到项目级别的 skills 目录
cp -r jimeng-api ./.claude/skills/

安装 Python 依赖:

pip install requests Pillow

使用示例

在 Claude Code 中,您可以直接对话使用:

用户: "我的sessionid为xxxxx，用即梦生成一张2K分辨率的16:9图片,内容是未来都市的日落景色"

Claude: [自动调用 skill,生成图片并保存到 /pic 目录]

更多详细用法请参见 jimeng-api/Skill.md。

📖 API文档

文生图

POST /v1/images/generations

请求参数:

model (string, 可选): 使用的模型名称。国内站和国际站（US/HK/JP/SG）均默认 jimeng-4.5。
prompt (string): 图像描述文本
ratio (string, 可选): 图像比例，默认为 "1:1"。支持的比例: 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 21:9。注意: 当 intelligent_ratio 为 true 时，此参数将被忽略，系统会根据提示词自动推断最佳比例。
resolution (string, 可选): 分辨率级别，默认为 "2k"。支持的分辨率: 1k, 2k, 4k。
intelligent_ratio (boolean, 可选): 是否启用智能比例，默认为 false。⚠️ 此参数仅对 jimeng-4.0/jimeng-4.1/jimeng-4.5/jimeng-4.6/jimeng-5.0 模型有效，其他模型将忽略此参数。 启用后系统会根据提示词自动推断最佳图像比例（例如："竖屏" → 9:16，"横屏" → 16:9）。
negative_prompt (string, 可选): 负面提示词
sample_strength (number, 可选): 采样强度 (0.0-1.0)
response_format (string, 可选): 响应格式 ("url" 或 "b64_json")

⏱️ 超时设置: 图像生成最长等待 30 分钟。高峰期可能需要排队，请耐心等待。

# 默认参数（ratio: "1:1", resolution: "2k"）
curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{
    "model": "jimeng-4.5",
    "prompt": "一只可爱的小猫咪"
  }'

# 使用4K分辨率的示例
curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{
    "model": "jimeng-4.5",
    "prompt": "壮丽的山水风景，超高分辨率",
    "ratio": "16:9",
    "resolution": "4k"
  }'

# 使用智能比例的示例（系统会根据"竖屏"自动推断为9:16）
curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{
    "model": "jimeng-4.5",
    "prompt": "奔跑的狮子，竖屏",
    "resolution": "2k",
    "intelligent_ratio": true
  }'

支持的模型:

nanobananapro: 仅国际站支持，支持ratio 和resolution参数
nanobanana: 仅国际站支持
jimeng-5.0: 国内站及亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持
jimeng-4.6: 国内站及亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持
jimeng-4.5: 国内、国际站均支持，支持 2k/4k 全部 ratio 及 intelligent_ratio （所有站点默认模型）
jimeng-4.1: 国内、国际站均支持，支持 2k/4k 全部 ratio 及 intelligent_ratio
jimeng-4.0: 国内、国际站均支持
jimeng-3.1: 仅国内站支持
jimeng-3.0: 国内、国际站均支持

支持的比例及对应分辨率 ：

resolution	ratio	分辨率
`1k`	`1:1`	1024×1024
	`4:3`	768×1024
	`3:4`	1024×768
	`16:9`	1024×576
	`9:16`	576×1024
	`3:2`	1024×682
	`2:3`	682×1024
	`21:9`	1195×512
`2k` (默认)	`1:1`	2048×2048
	`4:3`	2304×1728
	`3:4`	1728×2304
	`16:9`	2560×1440
	`9:16`	1440×2560
	`3:2`	2496×1664
	`2:3`	1664×2496
	`21:9`	3024×1296
`4k`	`1:1`	4096×4096
	`4:3`	4608×3456
	`3:4`	3456×4608
	`16:9`	5120×2880
	`9:16`	2880×5120
	`3:2`	4992×3328
	`2:3`	3328×4992
	`21:9`	6048×2592

图生图

POST /v1/images/compositions

功能说明: 基于输入的一张或多张图片，结合文本提示词生成新的图片。支持图片混合、风格转换、内容合成等多种创作模式。

# 国际版图生图示例 (本地文件上传)
# 美国站使用 "us-YOUR_SESSION_ID"
# 香港站使用 "hk-YOUR_SESSION_ID"
# 日本站使用 "jp-YOUR_SESSION_ID"
curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/compositions \
  -H "Authorization: Bearer us-YOUR_SESSION_ID" \
  -F "prompt=A cute cat, anime style" \
  -F "model=jimeng-4.5" \
  -F "images=@/path/to/your/local/cat.jpg"

请求参数:

model (string, 可选): 使用的模型名称。国内站和国际站（US/HK/JP/SG）均默认 jimeng-4.5。
prompt (string): 图像描述文本，用于指导生成方向
images (array): 输入图片数组
ratio (string, 可选): 图像比例，默认为 "1:1"。支持的比例: 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 21:9。
resolution (string, 可选): 分辨率级别，默认为 "2k"。支持的分辨率: 1k, 2k, 4k。
intelligent_ratio (boolean, 可选): 是否启用智能比例，默认为 false。⚠️ 此参数仅对 jimeng-4.0/jimeng-4.1/jimeng-4.5/jimeng-4.6/jimeng-5.0 模型有效，其他模型将忽略此参数。 启用后系统会根据提示词和输入图片自动调整输出比例。
negative_prompt (string, 可选): 负面提示词
sample_strength (number, 可选): 采样强度 (0.0-1.0)
response_format (string, 可选): 响应格式 ("url"(默认) 或 "b64_json")

使用限制:

输入图片数量: 1-10张
支持的图片格式: JPG, PNG, WebP等常见格式
图片大小限制: 建议单张图片不超过100MB
生成时间: 通常30秒-5分钟，复杂合成可能需要更长时间

使用示例:

# 示例1: URL图片风格转换 (使用application/json)
curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/compositions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{
    "model": "jimeng-4.5",
    "prompt": "将这张照片转换为油画风格，色彩鲜艳，笔触明显",
    "images": ["https://example.com/photo.jpg"],
    "ratio": "1:1",
    "resolution": "2k",
    "sample_strength": 0.7
  }'

# 示例2: 本地单文件上传 (使用multipart/form-data)
curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/compositions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -F "prompt=一只可爱的猫，动漫风格" \
  -F "model=jimeng-4.5" \
  -F "ratio=1:1" \
  -F "resolution=1k" \
  -F "images=@/path/to/your/local/cat.jpg"

# 示例3: 本地多文件上传 (使用multipart/form-data)
curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/compositions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -F "prompt=融合这两张图片" \
  -F "model=jimeng-4.5" \
  -F "images=@/path/to/your/image1.jpg" \
  -F "images=@/path/to/your/image2.png"

成功响应示例 (适用于以上所有示例):

{
  "created": 1703123456,
  "data": [
    {
      "url": "https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-tb4s082cfz/abc123.webp"
    }
  ],
  "input_images": 1,
  "composition_type": "multi_image_synthesis"
}

❓ 常见问题与解决方案

Q: 图片上传失败怎么办？ A: 检查图片URL是否可访问，确保图片格式正确，文件大小不超过100MB。

Q: 生成时间过长怎么办？ A: 复杂的多图合成需要更长时间，建议耐心等待。如果超过10分钟仍未完成，可以重新提交请求。

Q: 如何提高合成质量？ A:

使用高质量的输入图片
编写详细准确的提示词
适当调整 sample_strength 参数
避免使用过多冲突的图片风格

Q: 支持哪些图片格式？ A: 支持 JPG、PNG、WebP、GIF 等常见格式，推荐使用 JPG 或 PNG。

Q: 可以使用本地图片吗？ A: 可以。现在支持直接上传本地文件。请参考上方的“本地文件上传示例”。您也可以继续使用原有的网络图片URL方式。

视频生成

POST /v1/videos/generations

功能说明: 基于文本提示词（Text-to-Video），或结合输入的首/尾帧图片（Image-to-Video）生成一段视频。支持四种生成模式：

文生视频（Text-to-Video）：纯文本提示词，不使用任何图片
图生视频（Image-to-Video）：使用单张图片作为首帧
首尾帧视频（First-Last Frame）：使用两张图片分别作为首帧和尾帧
全能模式（Omni Reference）（新）：混合图片+视频作为参考素材，在 prompt 中通过 @字段名 引用素材并描述其作用。仅 jimeng-video-seedance-2.0 模型支持。

模式检测：系统根据图片的存在情况自动判断生成模式：

无图片 → 文生视频模式

1张图片 → 图生视频模式（仅提供 first_frame_image）

2张图片 → 首尾帧视频模式（first_frame_image 和 end_frame_image 均提供）

functionMode=omni_reference → 全能模式（需显式传入参数）

请求参数:

model (string): 使用的视频模型名称。
prompt (string): 视频内容的文本描述。
ratio (string, 可选): 视频比例，默认为 "1:1"。支持的比例：1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9。注意：在图生视频模式下（有图片输入时），此参数将被忽略，视频比例由输入图片的实际比例决定。
resolution (string, 可选): 视频分辨率，默认为 "720p"。支持的分辨率：720p, 1080p。注意：仅 jimeng-video-3.0 和 jimeng-video-3.0-fast 支持此参数，其他模型会忽略。
duration (number, 可选): 视频时长（秒）。不同模型支持的值：
- jimeng-video-veo3 / jimeng-video-veo3.1: 8（固定）
- jimeng-video-sora2: 4（默认）、8、12
- jimeng-video-seedance-2.0: 4~15（支持任意整数秒，默认5）
- jimeng-video-3.5-pro: 5（默认）、10、12
- 其他模型: 5（默认）、10
file_paths (array, 可选): 一个包含图片URL的数组，用于指定视频的首帧（数组第1个元素）和尾帧（数组第2个元素）。
[file] (file, 可选): 通过 multipart/form-data 方式上传的本地图片文件（最多2个），用于指定视频的首帧和尾帧。字段名可以任意，例如 image1。
functionMode (string, 可选): 生成模式。默认为 "first_last_frames"。支持的值：
- "first_last_frames"（默认）：标准模式，根据图片数量自动判断文生视频/图生视频/首尾帧模式。
- "omni_reference"：全能模式。需要 jimeng-video-seedance-2.0 模型。通过指定字段名上传文件：image_file_1 ~ image_file_9（图片）、video_file_1 ~ video_file_3（视频），支持本地文件和网络URL。在 prompt 中使用 @字段名 引用素材。
response_format (string, 可选): 响应格式，支持 url (默认) 或 b64_json。

图片输入说明:

您可以通过 file_paths (URL数组) 或直接上传文件两种方式提供输入图片。

如果两种方式同时提供，系统将优先使用本地上传的文件。

最多支持2张图片，第1张作为视频首帧，第2张作为视频尾帧。

重要：一旦提供图片输入（图生视频或首尾帧视频），ratio 参数将被忽略，视频比例将由输入图片的实际比例决定。resolution 参数仍然有效。

全能模式 (Omni Reference)（新）:

需要 functionMode=omni_reference 且 model=jimeng-video-seedance-2.0。

素材数量限制：

最多 9 张图片（image_file_1 ~ image_file_9）

最多 3 个视频（video_file_1 ~ video_file_3）

图片+视频总数不超过 12 个

所有视频总时长不超过 15 秒

图片输入支持三种方式（优先级从高到低）：

本地文件上传：通过 multipart/form-data，字段名为 image_file_1 ~ image_file_9（如 curl -F "image_file_1=@local.jpg"）

表单字段传入 URL：同样的字段名，值为 URL 字符串而非文件（如 curl -F "image_file_1=https://..."，无 @ 前缀）。服务端会先下载图片再上传。

file_paths/filePaths 数组：在 JSON body 中传入 URL 数组，按顺序映射到 image_file_1/image_file_2... 槽位。

三种方式可以自由混搭——每个槽位由优先级最高的来源填充。

视频输入支持两种方式（优先级从高到低）：

本地文件上传：通过 multipart/form-data，字段名为 video_file_1 ~ video_file_3（如 curl -F "video_file_1=@local.mp4"）

表单字段传入 URL：同样的字段名，值为 URL 字符串而非文件（如 curl -F "video_file_1=https://..."，无 @ 前缀）。服务端会先下载视频再上传。

至少提供1个素材（图片或视频），最多12个文件。

在 prompt 中使用 @字段名（如 @image_file_1、@video_file_1）或 @原始文件名 引用素材，描述每个素材的作用。

注意：使用 curl -F 参数时，prompt 值中的 @ 符号会被解释为文件引用。请使用 --form-string 代替 -F 来发送 prompt 字段。

Prompt 示例："@image_file_1作为首帧，@image_file_2作为尾帧，运动动作模仿@video_file_1"

支持的视频模型:

jimeng-video-seedance-2.0 - Seedance 2.0，仅国内站支持，支持4~15秒时长，支持全能模式 (Omni Reference) （最新）
jimeng-video-seedance-2.0-fast - Seedance 2.0 Fast，仅国内站支持，支持4~15秒时长，支持全能模式 (Omni Reference)，速度更快
jimeng-video-3.5-pro - 专业版v3.5，国内/国际站均支持 （默认）
jimeng-video-veo3 - Veo3模型，仅亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持，固定8秒时长
jimeng-video-veo3.1 - Veo3.1模型，仅亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持，固定8秒时长
jimeng-video-sora2 - Sora2模型，仅亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持
jimeng-video-3.0-pro - 专业版，国内站和亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持
jimeng-video-3.0 - 标准版，国内/国际站均支持
jimeng-video-3.0-fast - 极速版，国内站和亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持
jimeng-video-2.0-pro - 专业版v2，国内站和亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持
jimeng-video-2.0 - 标准版v2，国内站和亚洲国际站 (HK/JP/SG) 支持

注意: 美国站仅支持 jimeng-video-3.5-pro 和 jimeng-video-3.0 模型。

使用示例:

# 示例1: 文生视频（0张图片） - 纯文本生成
curl -X POST http://localhost:5100/v1/videos/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{
    "model": "jimeng-video-3.0",
    "prompt": "一只奔跑在草原上的狮子",
    "ratio": "16:9",
    "resolution": "1080p",
    "duration": 10
  }'

# 示例2: 图生视频（1张图片） - 单张图片作为首帧
curl -X POST http://localhost:5100/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -F "prompt=一个男人在说话" \
  -F "model=jimeng-video-3.0" \
  -F "ratio=9:16" \
  -F "duration=5" \
  -F "image_file_1=@/path/to/your/first-frame.png"

# 示例3: 首尾帧视频（2张图片） - 两张图片分别作为首帧和尾帧
curl -X POST http://localhost:5100/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -F "prompt=场景之间的平滑过渡" \
  -F "model=jimeng-video-3.0" \
  -F "ratio=16:9" \
  -F "duration=10" \
  -F "image_file_1=@/path/to/first-frame.png" \
  -F "image_file_2=@/path/to/last-frame.png"

# 示例4: 使用网络图片的图生视频
curl -X POST http://localhost:5100/v1/videos/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  -d '{
    "model": "jimeng-video-3.0",
    "prompt": "一个女人在花园里跳舞",
    "ratio": "4:3",
    "duration": 10,
    "filePaths": ["https://example.com/your-image.jpg"]
  }'

# 示例5: 全能模式 - 全部本地文件
# 需要 jimeng-video-seedance-2.0 模型
# 注意: prompt 中包含 @ 引用时，使用 --form-string 代替 -F（curl -F 会将 @ 解释为文件）
curl -X POST http://localhost:5100/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  --form-string "prompt=@image_file_1作为首帧，@image_file_2作为尾帧，运动动作模仿@video_file" \
  -F "model=jimeng-video-seedance-2.0" \
  -F "functionMode=omni_reference" \
  -F "ratio=16:9" \
  -F "duration=5" \
  -F "image_file_1=@/path/to/first.png" \
  -F "image_file_2=@/path/to/second.png" \
  -F "video_file=@/path/to/reference-video.mp4"

# 示例6: 全能模式 - 网络图片URL + 本地视频混合
# image_file_1/image_file_2 使用URL（无 @ 前缀），video_file 使用本地文件（有 @ 前缀）
curl -X POST http://localhost:5100/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  --form-string "prompt=@image_file_1作为首帧，@image_file_2作为尾帧，运动动作模仿@video_file" \
  -F "model=jimeng-video-seedance-2.0" \
  -F "functionMode=omni_reference" \
  -F "ratio=16:9" \
  -F "duration=5" \
  -F "image_file_1=https://example.com/first.jpg" \
  -F "image_file_2=https://example.com/second.jpg" \
  -F "video_file=@/path/to/reference-video.mp4"

# 示例7: 全能模式 - 全部素材使用网络URL（无需本地文件）
# image_file_1/image_file_2/video_file 均使用URL（无 @ 前缀）
curl -X POST http://localhost:5100/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID" \
  --form-string "prompt=@image_file_1作为首帧，@image_file_2作为尾帧，运动动作模仿@video_file" \
  -F "model=jimeng-video-seedance-2.0" \
  -F "functionMode=omni_reference" \
  -F "ratio=16:9" \
  -F "duration=5" \
  -F "image_file_1=https://example.com/first.jpg" \
  -F "image_file_2=https://example.com/second.jpg" \
  -F "video_file=https://example.com/reference-video.mp4"

Token API

Token 绑定代理功能 (新)

功能说明：用户可以在 token 中嵌入代理 URL，解决因 IP 限制导致签到获取 0 积分的问题。每个账号可以绑定独立的代理。

Token 格式：

[代理URL@][地区前缀-]session_id

代理前缀在最外层，地区前缀紧跟 session_id

支持的代理协议：

HTTP 代理: http://host:port
HTTPS 代理: https://host:port
SOCKS4 代理: socks4://host:port
SOCKS5 代理: socks5://host:port
带认证的代理: http://user:pass@host:port

完整示例：

场景	Token 格式
国内站，无代理	`session_id_xxx`
美国站，无代理	`us-session_id_xxx`
香港站，无代理	`hk-session_id_xxx`
国内站 + SOCKS5代理	`socks5://127.0.0.1:1080@session_id_xxx`
美国站 + HTTP代理	`http://127.0.0.1:7890@us-session_id_xxx`
香港站 + 带认证代理	`http://user:pass@proxy.com:8080@hk-session_id_xxx`

API 调用示例：

# 单个 token 带代理
curl -X POST http://localhost:5100/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer socks5://127.0.0.1:1080@us-session_id" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "a cat", "model": "jimeng-3.0"}'

# 多个 token，部分带代理
curl -X POST http://localhost:5100/token/receive \
  -H "Authorization: Bearer socks5://1.2.3.4:1080@us-token1,http://5.6.7.8:8080@hk-token2,token3"

向后兼容：不带代理的 token 格式完全兼容，无需修改。

检查Token状态

POST /token/check

检查token是否有效。

请求参数:

token (string): 要检查的session token

响应格式:

{
  "live": true
}

获取积分信息

POST /token/points

获取一个或多个token的当前积分余额。

请求头:

Authorization: Bearer token，多个token用逗号分隔

响应格式:

[
  {
    "token": "your_token",
    "points": {
      "giftCredit": 10,
      "purchaseCredit": 0,
      "vipCredit": 0,
      "totalCredit": 10
    }
  }
]

领取每日积分

POST /token/receive

手动触发每日积分领取（签到）。无论领取是否成功，都会返回最新的积分信息。

请求头:

Authorization: Bearer token，多个token用逗号分隔

响应格式:

[
  {
    "token": "your_token",
    "credits": {
      "giftCredit": 10,
      "purchaseCredit": 0,
      "vipCredit": 0,
      "totalCredit": 10
    },
    "received": true,
    "error": "可选的错误信息"
  }
]

响应字段说明:

token (string): 处理的token
credits (object): 操作后的当前积分余额
received (boolean): 是否成功领取积分（true 表示已领取，false 表示已有积分或领取失败）
error (string, 可选): 领取失败时的错误信息

使用示例:

# 单个token
curl -X POST http://localhost:5100/token/receive \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_SESSION_ID"

# 多个token批量签到
curl -X POST http://localhost:5100/token/receive \
  -H "Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3"

🔍 API响应格式

图像生成响应

{
  "created": 1759058768,
  "data": [
    {
      "url": "https://example.com/image1.jpg"
    },
    {
      "url": "https://example.com/image2.jpg"
    }
  ]
}

🏗️ 项目架构

jimeng-api/
├── src/
│   ├── api/
│   │   ├── builders/             # 请求构建器
│   │   │   └── payload-builder.ts  # API请求负载构建
│   │   ├── controllers/          # 控制器层
│   │   │   ├── core.ts           # 核心功能（网络请求、文件处理）
│   │   │   ├── images.ts         # 图像生成逻辑
│   │   │   └── videos.ts         # 视频生成逻辑
│   │   ├── routes/               # 路由定义
│   │   │   ├── index.ts          # 路由入口
│   │   │   ├── images.ts         # 图像生成路由
│   │   │   ├── videos.ts         # 视频生成路由
│   │   │   ├── token.ts          # Token管理路由
│   │   │   ├── models.ts         # 模型列表路由
│   │   │   └── ping.ts           # 健康检查路由
│   │   └── consts/               # 常量定义
│   │       ├── common.ts         # 通用常量
│   │       ├── dreamina.ts       # Dreamina站点常量
│   │       └── exceptions.ts     # 异常常量
│   ├── lib/                      # 核心库
│   │   ├── configs/              # 配置加载
│   │   │   ├── service-config.ts # 服务配置
│   │   │   └── system-config.ts  # 系统配置
│   │   ├── consts/               # 常量
│   │   ├── exceptions/           # 异常类
│   │   │   ├── Exception.ts      # 基础异常
│   │   │   └── APIException.ts   # API异常
│   │   ├── request/              # 请求处理
│   │   │   └── Request.ts        # 请求封装
│   │   ├── response/             # 响应处理
│   │   │   ├── Response.ts       # 响应封装
│   │   │   ├── Body.ts           # 响应体基类
│   │   │   ├── SuccessfulBody.ts # 成功响应体
│   │   │   └── FailureBody.ts    # 失败响应体
│   │   ├── config.ts             # 配置中心
│   │   ├── server.ts             # 服务器核心
│   │   ├── logger.ts             # 日志记录器
│   │   ├── error-handler.ts      # 统一错误处理
│   │   ├── smart-poller.ts       # 智能轮询器
│   │   ├── aws-signature.ts      # AWS签名
│   │   ├── environment.ts        # 环境变量处理
│   │   ├── initialize.ts         # 初始化逻辑
│   │   ├── http-status-codes.ts  # HTTP状态码常量
│   │   ├── image-uploader.ts     # 图片上传工具
│   │   ├── image-utils.ts        # 图片处理工具
│   │   ├── region-utils.ts       # 区域处理工具
│   │   ├── video-uploader.ts     # 视频上传工具 (VOD)
│   │   └── util.ts               # 通用工具函数
│   └── index.ts                  # 入口文件
├── configs/                      # 配置文件
├── Dockerfile                    # Docker配置
└── package.json                  # 项目配置

🔧 核心组件

智能轮询器 (SmartPoller)

基于状态码自适应调整轮询间隔
多重退出条件，避免无效等待
详细的进度跟踪和日志记录

统一错误处理 (ErrorHandler)

分类错误处理（网络错误、API错误、超时等）
自动重试机制
用户友好的错误提示

安全JSON解析

自动修复常见JSON格式问题
支持尾随逗号、单引号等非标准格式
详细的解析错误日志

⚙️ 高级配置

轮询配置

export const POLLING_CONFIG = {
  MAX_POLL_COUNT: 900,    // 最大轮询次数 (15分钟)
  POLL_INTERVAL: 5000,    // 基础轮询间隔 (5秒)
  STABLE_ROUNDS: 5,       // 稳定轮次
  TIMEOUT_SECONDS: 900    // 超时时间 (15分钟)
};

重试配置

export const RETRY_CONFIG = {
  MAX_RETRY_COUNT: 3,     // 最大重试次数
  RETRY_DELAY: 5000       // 重试延迟 (5秒)
};

🐛 故障排除

常见问题

JSON解析错误
- 检查请求体格式是否正确
- 系统会自动修复常见格式问题
Sessionid失效
- 重新获取对应站点的Sessionid
- 检查Sessionid格式是否正确
生成超时
- 图像生成：最长等待 15 分钟（高峰期可能需要排队）
- 视频生成：最长等待 20 分钟
- 系统会自动处理超时情况，超时后会返回错误信息
积分不足
- 前往即梦/dreamina官网查看积分余额
- 系统会提供详细的积分状态信息

🙏 致谢

本项目基于以下开源项目的贡献和启发：

jimeng-free-api-all - 感谢该项目为即梦API逆向工程提供的重要参考和技术基础，本项目在其基础上进行了功能完善和架构优化

📄 许可证

GPL v3 License - 详见 LICENSE 文件

⚠️ 免责声明

本项目仅供学习和研究使用，请遵守相关服务条款和法律法规。使用本项目所产生的任何后果由使用者自行承担。

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History

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File metadata and controls

Jimeng API

✨ 特性

⭐ Star History

⚠ 风险警告

✨ 新功能亮点

📐 ratio和resolution参数支持

🚀 快速开始

sessionid获取

环境要求

安装部署

方式一：docker镜像拉取和更新（推荐）

方式二：直接运行

方式三：Docker部署（推荐）

🚀 快速启动

🔧 常用命令

📊 Docker镜像特性

配置说明

configs/dev/service.yml

configs/dev/system.yml

🤖 Claude Code Skill

功能特性

安装方法

使用示例

📖 API文档

文生图

图生图

❓ 常见问题与解决方案

视频生成

Token API

Token 绑定代理功能 (新)

检查Token状态

获取积分信息

领取每日积分

🔍 API响应格式

图像生成响应

🏗️ 项目架构

🔧 核心组件

智能轮询器 (SmartPoller)

统一错误处理 (ErrorHandler)

安全JSON解析

⚙️ 高级配置

轮询配置

重试配置

🐛 故障排除

常见问题

🙏 致谢

📄 许可证

⚠️ 免责声明

`configs/dev/service.yml`

`configs/dev/system.yml`